Automated Generation of Precedence Graphs in Digital Value Chains for Automotive Production

要約

この調査では、自動車の製造におけるデジタルバリューチェーンを調べ、識別、ソフトウェアの点滅、カスタマイズ、および車両ネットワークの電子制御ユニットの試運転に焦点を当てています。
混合整数線形プログラミング技術を使用する自動スケジューリングアルゴリズムを使用して、このプロセスチェーンを最適化するために、新しい優先順位グラフ設計が提案されています。
結果は、主要なメトリックの大幅な改善を示しています。
このアルゴリズムは、デジタルバリューチェーンプロセスを実行するために高価なハードウェアとソフトウェアを備えた生産ステーションの数を減らし、効率的なスケジューリングとアイドル時間の短縮により容量の利用を増やします。
タスクの並列化が最適化されているため、合理化されたワークフローとスループットが増加します。
従来の方法と比較して、自動化されたアプローチにより、準備時間が50％短縮され、スケジューリングアクティビティが短縮されました。これは、優先グラフを作成するのに2分かかるためです。
アルゴリズムの制約の柔軟性により、高い応答性を維持し、バックアップステーションを排除し、新しいトポロジの統合を促進しながら、車両固有の構成が可能になります。
自動スケジューリングは、効率、機能、適応性の手動方法を大幅に上回ります。

要約(オリジナル)

This study examines the digital value chain in automotive manufacturing, focusing on the identification, software flashing, customization, and commissioning of electronic control units in vehicle networks. A novel precedence graph design is proposed to optimize this process chain using an automated scheduling algorithm that employs mixed integer linear programming techniques. The results show significant improvements in key metrics. The algorithm reduces the number of production stations equipped with expensive hardware and software to execute digital value chain processes, while increasing capacity utilization through efficient scheduling and reduced idle time. Task parallelization is optimized, resulting in streamlined workflows and increased throughput. Compared to the traditional method, the automated approach has reduced preparation time by 50% and reduced scheduling activities, as it now takes two minutes to create the precedence graph. The flexibility of the algorithm’s constraints allows for vehicle-specific configurations while maintaining high responsiveness, eliminating backup stations and facilitating the integration of new topologies. Automated scheduling significantly outperforms manual methods in efficiency, functionality, and adaptability.

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